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라이프스타일 데이터 관리 시스템 및 방법(Lifestyle data management system and method)

  • 기술번호 : KST2017011370
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 라이프 로그를 수집하고, 수집된 라이프 로그를 자가 생성한 규칙을 기반으로 필터링하여 개인별 생활습관 데이터를 생성하고, 상기 자가 생성한 규칙은 머신 러닝 기법에 기반하여 적응적으로 조정하고, 필터링된 개인별 생활습관 데이터의 특성 별로 동적인 데이터 디스크립션을 포함하는 개인별 생활습관 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 및 개인별 생활습관 메타데이터의 개체 간 링크를 추출하고 상기 추출된 링크를 기반으로 연결된 데이터베이스 구조를 구현하여 저장하는 메타데이터 저장하는 것을 포함하는 라이프스타일 데이터 관리 시스템.
Int. CL G06Q 50/22 (2017.07.05) G06F 17/30 (2017.07.05) G06Q 50/10 (2017.07.05) G06F 17/40 (2017.07.05) G06Q 50/00 (2017.07.05)
CPC
출원번호/일자 1020170080638 (2017.06.26)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0080551 (2017.07.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자 10-2016-0033399 (2016.03.21)
관련 출원번호 1020160033399
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 조위덕 대한민국 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충정 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로***,*층(역삼동,성보역삼빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application
2017.06.26 수리 (Accepted) 1-1-2017-0611095-71
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번호 청구항
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라이프 로그를 수집하고, 상기 라이프 로그의 원본 데이터(raw data)의 종류에 따라 상기 원본 데이터를 편집할 도메인을 분류하며, 상기 분류된 도메인에 따라 결정되는 이관 경로를 경유하여 상기 라이프 로그를 전처리부로 이관하는 로그 수집부; 상기 수집된 라이프 로그를 자가 생성한 규칙을 기반으로 필터링하여 개인별 생활습관 데이터를 생성하고, 상기 자가 생성한 규칙은 규칙 학습자(Rule Learner) 모듈에 의하여 머신 러닝 기법에 기반하여 스스로 학습되어 적응적으로 강화되거나 보완되며, 상기 수집된 라이프 로그의 상기 원본 데이터의 각 항목 간의 커플링 조건(coupling constraints)을 상기 자가 생성한 규칙의 일부로서 적용하여 상기 개인별 생활습관 데이터를 생성하고, 상기 자가 생성한 규칙이 상기 규칙 학습자에 의하여 학습됨에 따라서 상기 수집된 라이프 로그의 상기 원본 데이터의 각 항목과 상기 개인별 생활습관 데이터의 특성 간의 커플링이 증강되는 전처리부; 상기 수집된 라이프 로그의 상기 원본 데이터의 출처와 상기 원본 데이터가 나타내는 정보의 종류를 의미하는 상기 필터링된 개인별 생활습관 데이터의 특성 별로 동적인 데이터 디스크립션을 포함하는 개인별 생활습관 메타데이터를 생성하고, 상기 개인별 생활습관 데이터에 대한 학습 과정을 통하여 상기 개인별 생활습관 데이터를 분류하고, 상기 개인별 생활습관 데이터에 대한 컨텍스트 패턴을 추출하여 상기 동적인 데이터 디스크립션을 생성하며, 이때 상기 동적인 데이터 디스크립션은 상기 추출된 컨텍스트 패턴으로부터 추출되는 정보를 컨텐츠 관련된 정보, 서비스 관련된 정보, 사용자 관련된 정보, 및 커뮤니티 관련된 정보로 세분화한 후, 상기 세분화된 컨텍스트 패턴 정보에 기반하여 생성되는 메타데이터 생성부; 및상기 개인별 생활습관 메타데이터의 개체 간 링크를 추출하고 상기 추출된 링크를 기반으로 연결된 데이터베이스 구조를 구현하여 저장하는 메타데이터 저장부를 포함하는 라이프스타일 데이터 관리 시스템
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제1항에 있어서,상기 메타데이터 저장부는머신 러닝 기법을 기반으로 상기 개인별 생활습관 메타데이터의 비정형 정보에서 구조 정보를 추출하고, 상기 구조 정보와 라이프스타일 컨텍스트를 맞추어 상기 메타데이터의 개체 간 링크를 추출하는 것을 특징으로 하는 라이프스타일 데이터 관리 시스템
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라이프 로그를 수집하고, 상기 라이프 로그의 원본 데이터(raw data)의 종류에 따라 상기 원본 데이터를 편집할 도메인을 분류하며, 상기 분류된 도메인에 따라 결정되는 이관 경로를 경유하여 상기 라이프 로그를 전처리부로 이관하는 로그 수집단계;상기 수집된 라이프 로그를 자가 생성한 규칙을 기반으로 필터링하여 개인별 생활습관 데이터를 생성하고, 상기 자가 생성한 규칙은 규칙 학습자(Rule Learner) 모듈에 의하여 머신 러닝 기법에 기반하여 스스로 학습되어 적응적으로 강화되거나 보완되며, 상기 수집된 라이프 로그의 상기 원본 데이터의 각 항목 간의 커플링 조건(coupling constraints)을 상기 자가 생성한 규칙의 일부로서 적용하여 상기 개인별 생활습관 데이터를 생성하는 전처리단계;상기 수집된 라이프 로그의 상기 원본 데이터의 출처와 상기 원본 데이터가 나타내는 정보의 종류를 의미하는 상기 필터링된 개인별 생활습관 데이터의 특성 별로 동적인 데이터 디스크립션을 포함하는 개인별 생활습관 메타데이터를 생성하고, 상기 개인별 생활습관 데이터에 대한 학습 과정을 통하여 상기 개인별 생활습관 데이터를 분류하고, 상기 개인별 생활습관 데이터에 대한 컨텍스트 패턴을 추출하여 상기 동적인 데이터 디스크립션을 생성하는 메타데이터 생성단계; 및상기 개인별 생활습관 메타데이터의 개체 간 링크를 추출하고 상기 추출된 링크를 기반으로 연결된 데이터베이스 구조를 구현하여 저장하는 메타데이터 저장단계를 포함하고,상기 전처리단계에서는 상기 자가 생성한 규칙이 상기 규칙 학습자에 의하여 학습됨에 따라서 상기 수집된 라이프 로그의 상기 원본 데이터의 각 항목과 상기 개인별 생활습관 데이터의 특성 간의 커플링이 증강되고,상기 메타데이터 생성단계에서는 상기 동적인 데이터 디스크립션은 상기 추출된 컨텍스트 패턴으로부터 추출되는 정보를 컨텐츠 관련된 정보, 서비스 관련된 정보, 사용자 관련된 정보, 및 커뮤니티 관련된 정보로 세분화한 후, 상기 세분화된 컨텍스트 패턴 정보에 기반하여 생성되는 것을 특징으로 하는 라이프스타일 데이터를 관리하는 방법
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제3항에 있어서,상기 메타데이터 저장단계는머신 러닝 기법을 기반으로 상기 개인별 생활습관 메타데이터의 비정형 정보에서 구조 정보를 추출하고, 상기 구조 정보와 라이프스타일 컨텍스트를 맞추어 상기 메타데이터의 개체 간 링크를 추출하는 것을 특징으로 하는 라이프스타일 데이터 관리하는 방법
지정국 정보가 없습니다
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1 KR1020150000590 KR 대한민국 FAMILY
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